HOG特徴量 - Hirokatsu Kataoka's wiki
/* HOG特徴量 */ // image:画像の配列 // width:画像の幅 // height:画像の高さ // histogram_dimension:ヒストグラムの要素数 // cell_column:セルの列数（横方向に画像を何分割するか） // cell_row:セルの行数（縦方向の画像を何分割するか） // block_column:１ブロックの列数 // block_row:１ブロックの行数 // feature_vector:HOG特徴ベクトルの配列 // feature_vector_dimension:HOG特徴ベクトルの次元数 //histogram_dimension*block_column*block_row*(cell_row - block_row) * (cell_column - block_column) void HOG(IplImage *i
HOG特徴量 - 最後かもしれないだろ。だから、全部話しておきたいんだ。
HOG特徴量(Histograms of Oriented Gradients)は、画像の局所領域から輝度勾配・輝度強度を取り出す特徴量です。物体の大まかな形状を表現可能です。一般に歩行者や人工物など、物体を検出するために使われています。HOGでは、輝度勾配ヒストグラム(物体の見えから得られる角度毎のヒストグラムのこと。画素ごとに得られます。)の対応する要素に、輝度強度を累積します。さらに、正規化処理によりヒストグラムの形状を整えるので、明るさの変化に対応可能であると言われております。ステップは以下に示します。
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